Otro reto para Serra al que se puede enfrentar el profesional es el de convertirse en un buen investigador. Eso es porque el científico de datos necesita hacer una investigación que lo ayude a encontrar soluciones. Suelen trabajar en equipo, por lo que es importante estar en sintonía con todos los miembros y estar de acuerdo https://elheraldodesaltillo.mx/2023/12/18/quieres-conseguir-el-trabajo-de-tus-suenos-estudia-un-bootcamp-de-programacion-en-linea/ en cómo resolver el problema. Además, al encontrar la solución para aumentar las ventas de las tiendas, por ejemplo, el científico necesita presentarla a los líderes corporativos y al área comercial. Es decir, puede convertirse en el punto de contacto entre sectores y por tanto necesita saber interactuar con todos ellos.

Incluso antes de buscar un trabajo de nivel de entrada para ganar experiencia, puedes hacer prácticas que te ayuden a enriquecer tu portfolio a la hora de presentarlo anteuna empresa que esté contratando. Ahora que todas las empresas se están digitalizando y tienen acceso a enormes cantidades de datos, tiene mucho sentido que los Data Scientist sean los profesionales más codiciados del mercado laboral. Harvard Business curso de ciencia de datos Review publicó un artículo en el que el economista y jefe del sector financiero de Google, Hal Varian, dice que la carrera más sexy es la de científico de datos. Hace tres décadas atrás, nadie pensó que los chicos y chicas que trabajaban con algoritmos y bases de datos serían considerados ‘sexys’. Pero la razón detrás de esta afirmación es que la carrera de Data Scientist tiene una serie de cualidades muy demandadas.

Cómo convertirse en un científico de datos

Sin embargo, el análisis de esa gran cantidad de datos requiere habilidades y conocimientos especializados que van más allá del análisis de datos tradicional. Si quieres convertirte en Científico de Datos puedes aplicar a la Carrera de Data Science de Henry y aprender las tecnologías, herramientas y lenguajes de programación que las compañías de la industria tech utilizan para trabajar con datos. Además, puedes estudiar en 5 meses (Full Time) u 8 meses (Part Time) y pagar solo una vez que consigues un empleo en el sector.

Es por eso que, entre las tareas comunes de un científico, además de la extracción de los datos, podemos destacar la limpieza de los mismos, el procesamiento a través de métodos estadísticos y el rediseño si fuera necesario. Por último, se necesita tener un conocimiento general de tecnologías y herramientas de Big Data. Programas como Hadoop, Spark y SQL son necesarios para gestionar y procesar grandes conjuntos de datos. Aquí, lo necesario es poder preparar los datos, visualizarlos, realizar una exploración y una limpieza de los mismos y, con base en ello, poder construir modelos. A fin de cuentas, el objetivo final radica en la presentación de los resultados que arroja la información. Estamos en un momento en el que muchas empresas basan sus decisiones en información precisa, por lo que, aquellas que no lo hagan, es probable que dejen de ser competitivas.

Depurar datos

La inteligencia empresarial (BI) es un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en organizaciones de distintos sectores. Si bien las herramientas de ciencia de datos coinciden en gran parte con esta descripción, la inteligencia empresarial se centra más en datos del pasado, y la información de valor de las herramientas de BI es de carácter más descriptivo. Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir. La BI está orientada a datos estáticos (inmutables) que suelen estar estructurados. Aunque la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente lo hace para determinar variables predictivas, que luego se utilizan para categorizar datos o para emitir pronósticos.

El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos. Es uno de los métodos que se utilizan en los proyectos de ciencia de datos con el fin de obtener información automatizada de estos. Los ingenieros de machine learning se especializan en computación, algoritmos y habilidades de codificación específicas de los métodos de machine learning. Los científicos de datos pueden utilizar métodos de machine learning como herramientas o trabajar con otros ingenieros de machine learning para procesar los datos. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos.

Big Data

En primer lugar, un científico de datos debe ser alguien que tenga conocimientos sólidos de matemática y estadística para poder aplicar conceptos de álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad. La estadística resulta esencial para poder analizar correctamente los datos y a partir de ellos sacar inferencias. Su principal función es la de utilizar distintas herramientas y técnicas avanzadas con el objetivo de extraer conocimientos y patrones significativos de los grandes conjuntos de datos. El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Se pueden llevar a cabo varias operaciones y transformaciones de datos en un determinado conjunto con el fin de descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas.

En cada una de estas técnicas, se entrena a las computadoras para aplicar ingeniería inversa a las conexiones de causalidad en los datos. Por ejemplo, el equipo de servicios de vuelo podría utilizar la ciencia de datos para predecir los patrones de reserva de vuelos del año siguiente al inicio de cada año. El programa o algoritmo de la computadora pueden examinar datos anteriores y predecir picos de reservas de determinados destinos en mayo. Al anticiparse a las futuras necesidades de viaje de los clientes, la empresa podría empezar desde febrero a hacer publicidad específica para esas ciudades. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”.

Funciones de los científicos de datos

Manejar enormes cantidades de datos y conocer todo lo que puedes hacer con un gran número de herramientas puede abrumarte y hacerte sentir agobiado. Pero si eres paciente y aprendes un paso a la vez, poco a poco te sentirás más cómodo y notarás como todo lo aprendido empieza a tener sentido. Asimismo, la Oficina de Estadísticas Laborales de EEUU estima que entre el año 2019 y el 2029 los científicos de datos y las ocupaciones de ciencias matemáticas crecerán en un 31%. Es un crecimiento asombroso y abrupto, teniendo en cuenta que la tasa de crecimiento promedio para el resto de trabajos es de 3,7%. Es posible estudiar una Licenciatura en Ciencias de Datos, que integra conocimientos de todas las disciplinas que conforman el campo del análisis de la información.

Además, crean un inventario de piezas de repuesto comunes que se necesitan sustituir con frecuencia para que los camiones se puedan reparar con mayor rapidez. De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas. Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing. Estas previsiones de datos dan a la empresa de reserva de vuelos una mayor confianza en sus decisiones de marketing. La inteligencia artificial y las innovaciones del machine learning han hecho que el procesamiento de datos sea más rápido y eficiente.